大數據採集、預處理與可視化 (微課版) (本科) 9787115614353 葛繼科 張曉琴 陳祖琴

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書名：大數據採集、預處理與可視化 (微課版) (本科)
ISBN：9787115614353
出版社：人民郵電
著編譯者：葛繼科 張曉琴 陳祖琴
叢書名：大數據應用人才能力培養新形態系列
頁數：279
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1542663
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內容簡介

為了適應數字經濟時代的新發展趨勢，培養新時代大數據專業人才，編者通過總結多年的教學經驗，借鑒國內外相關領域的教學優勢，詳細剖析大數據採集、預處理與可視化的基礎理論、關鍵技術、相關工具和應用案例，進而編成本書。 本書是集理論與實踐於一體的應用型教材。全書共7章，包括大數據概述、Python程序設計、大數據採集、大數據預處理技術、Excel數據獲取與預處理、Python數據預處理、數據可視化技術。本書在編寫中著重介紹基本原理，同時突出工程應用，並以清晰、容易理解的方式展現大數據採集、預處理與可視化的基礎知識、基本任務、常用方法、實用場景和主要流程，力圖做到基本概念準確、闡述條理清晰、主體內容精練、重點難點突出、理論聯繫實際。此外，本書還將反映相關領域新技術的發展情況。 本書可作為計算機、人工智能、大數據、電子商務、電氣、電子、統計學、會計學等相關專業的大數據技術類課程的教材，也可供相關領域的科技人員參考使用，還可作為數據分析及應用類認證培訓課程用書。

目錄

第1章 大數據概述
1 1 大數據時代
1 2 大數據的相關概念及特徵
1 2 1 大數據的概念
1 2 2 大數據的發展歷程
1 2 3 大數據的特徵
1 2 4 大數據的作用
1 2 5 大數據的應用領域
1 2 6 大數據的關鍵技術
1 3 大數據系統簡介
1 3 1 Hadoop生態系統
1 3 2 Spark生態系統
1 4 大數據思維
1 4 1 傳統思維方式
1 4 2 大數據思維方式
1 5 大數據倫理
1 5 1 大數據倫理的由來
1 5 2 大數據的倫理問題
1 5 3 大數據的倫理原則
1 6 大數據安全
1 6 1 數據全生命周期安全
1 6 2 大數據安全防護技術
1 7 本章小結
1 8 習題
第2章 Python程序設計
2 1 Python的安裝與運行
2 1 1 Python的特點
2 1 2 Python的下載與安裝
2 1 3 Python程序的運行
2 1 4 第三方軟體包的安裝
2 1 5 Python編程規範
2 2 數據類型與運算符
2 2 1 數字和字元串
2 2 2 列表和元組
2 2 3 字典和集合
2 2 4 運算符
2 3 程序控制結構
2 3 1 程序流程圖
2 3 2 順序結構
2 3 3 選擇結構
2 3 4 循環結構
2 4 函數與模塊
2 4 1 函數的使用
2 4 2 函數的參數傳遞
2 4 3 全局變數與局部變數
2 4 4 匿名函數
2 4 5 模塊
2 5 文件
2 5 1 文件的打開與關閉
2 5 2 文件的讀取與寫入
2 5 3 文件的定位
2 6 本章小結
2 7 習題
第3章 大數據採集
3 1 大數據採集概述
3 1 1 大數據採集的概念
3 1 2 大數據採集的數據源
3 1 3 大數據採集方法
3 1 4 大數據採集平台
3 2 網路爬蟲技術
3 2 1 網路爬蟲概述
3 2 2 常用網路爬蟲方法
3 2 3 網頁數據採集的實現
3 2 4 常用網路爬蟲工具
3 2 5 電影評論爬取
3 3 數據抽取技術
3 3 1 數據抽取概述
3 3 2 Kettle簡介與其安裝
3 3 3 文本數據抽取
3 3 4 網頁數據抽取
3 4 案例：網路租房信息採集
3 4 1 網路爬蟲採集數據
3 4 2 抽取租房信息
3 5 本章小結
3 6 習題
第4章 大數據預處理技術
4 1 數據預處理概述
4 1 1 數據質量
4 1 2 數據預處理的主要任務
4 2 數據清洗
4 2 1 缺失值處理方法
4 2 2 雜訊數據處理方法
4 2 3 冗餘數據處理方法
4 2 4 數據格式與內容處理方法
4 3 數據集成
4 3 1 實體識別問題
4 3 2 冗餘問題
4 3 3 數據值衝突的檢測與處理
4 4 數據變換
4 4 1 數據規範化
4 4 2 通過離散化變換數據
4 5 數據歸約
4 5 1 過濾法
4 5 2 包裝法
4 5 3 嵌入法
4 6 數據脫敏
4 6 1 數據脫敏類型
4 6 2 數據脫敏方法
4 7 案例：汽車行駛工況數據預處理
4 7 1 案例背景
4 7 2 數據描述
4 7 3 數據預處理
4 8 本章小結
4 9 習題
第5章 Excel數據獲取與預處理
5 1 Excel數據獲取
5 1 1 獲取文本數據
5 1 2 獲取網站數據
5 1 3 獲取資料庫中的數據
5 2 Excel數據清洗與轉換
5 2 1 常用數據分析函數
5 2 2 刪除重複行
5 2 3 文本查找與替換
5 2 4 字元串截取
5 2 5 數據的轉置
5 2 6 數據的查詢和引用
5 2 7 字母與數字的轉換
5 3 Excel數據抽取與合併
5 3 1 值的抽取
5 3 2 數據合併
5 3 3 欄位合併
5 4 案例：房價行情的對比分析
5 4 1 數據獲取
5 4 2 數據預處理與分析
5 5 本章小結
5 6 習題
第6章 Python數據預處理
6 1 Python數據預處理基礎
6 1 1 科學計算庫NumPy
6 1 2 數據分析庫pandas
6 2 數據的分組、分割、合併和變形
6 2 1 數據分組
6 2 2 數據分割
6 2 3 數據合併
6 2 4 數據變形
6 3 缺失值、異常值和重複值處理
6 3 1 缺失值處理
6 3 2 異常值處理
6 3 3 重複值處理
6 4 時間序列數據處理
6 4 1 時間序列的基本操作
6 4 2 固定頻率的時間序列
6 4 3 時間周期及其計算
6 5 文本數據分析
6 5 1 字元串處理方法
6 5 2 文本數據分析工具
6 5 3 正則表達式
6 5 4 文本預處理
6 6 案例：IMDb5000電影數據預處理
6 6 1 數據分析及代碼實現
6 6 2 完整代碼
6 7 本章小結
6 8 習題
第7章 數據可視化技術
7 1 數據可視化概述
7 1 1 數據可視化的定義
7 1 2 數據可視化的發展歷程
7 1 3 數據可視化的作用
7 2 數據可視化的理論基礎
7 2 1 數據可視化的流程
7 2 2 數據可視化的設計要素
7 2 3 數據可
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